用电侧大数据多维聚类挖掘营销策略与客户行为趋势分析模型建构

发布时间：2021-05-11 08:43

　　随着电力市场竞争日渐激烈以及移动互联网时代的到来,客户对业务开展的需求也呈现出多元化与差异化特征,需要运营商依靠大数据经精细化模型挖掘对用户行为识别客户业务需求,实现精细化服务营销。文章用电侧大数据多维聚类挖掘营销策略与客户行为趋势分析模型建构的相关探索,力求能为电力企业开展电子渠道精准服务营销供给决策分析工具,促其竞争力不断增强。 

【文章来源】：中国管理信息化. 2020,23(07)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0前言
1 基于用电侧多维聚类挖掘的营销客户分群
    1.1 客户群特征分析
        1.1.1 构建客户标签
        1.1.2 构建客户画像
        1.1.3 构建客户评分分析模型
    1.2 多维客户分群数据模型构建
    1.3 特定用户群体与政策敏感度分析
2 工作步骤
    2.1 数据准备
        2.1.1 数据来源
        2.1.2 数据处理
    2.2 高价值客户群电价政策敏感性分析模型
        2.2.1 选择需要分析的敏感性因素
        2.2.2 敏感性因素分析
        2.2.3 研究电价承受能力测算方法
3 关键技术及方法
4 高价值客户群建模过程
    4.1 建模背景
    4.2 数据提取及准备
    4.3 建模方法选择
    4.4 数据建模详细流程
    4.5 模型评估注意事项
    4.6 模型结果刻画
5 实施验证
    5.1 数据验证
    5.2 模型验证
    5.3 模型评估
6 小结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据分析的陕西省居民用电行为及影响因素研究[J]. 李永毅,石蓉,郎锐,王开艳,贾嵘.  电网与清洁能源. 2019(04)
[2]用电采集数据分析和智能监测系统中大数据分析的设计研究[J]. 余英,郭镥,邓琨,温启良.  自动化与仪器仪表. 2017(05)
[3]基于大数据技术的用电信息分析方法研究与应用[J]. 吕旭明,李钊,雷振江,赵永彬,杨海峰,郑善奇,杨壮观.  电气应用. 2015(S2)

硕士论文
[1]基于配用电大数据的用电行业分类和用电量需求预测建模分析[D]. 隋兴嘉.长春工业大学 2018



本文编号：3181109